Meta直接掀桌，广告将会被AI彻底颠覆！

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在上周，Meta（Facebook）的CEO扎克伯格在公司年度股东大会上，讲了一个很美好，也很恐怖的故事。

这个故事直接让Meta股价持续拉升，也让广告界的人忧愁又期待。

扎克伯格说了什么呢？

“在不远的将来，我们希望实现这样一个世界：

任何企业都可以告诉我们他们试图实现的目标，比如卖东西或获得新客户，他们愿意为每个结果支付多少钱，然后我们就为他们做剩下的事情。”

什么意思呢？

广告业未来将会被AI彻底颠覆，企业可能只需要提供核心的业务目标和预算，营销广告的创作与投放会完全由AI来替代，Meta计划在2026年底，实现全自动AI广告的投放。

不管扎克伯格这个目标是不是真的，能不能实现，但这已经给整个广告行业带来了深刻的变革信号。

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我们专门去研究了Meta的AI广告计划和现有的案例，并不认为这是一个空中楼阁，它有明确的发展路径和目标，唯一的问题只是实现时间的长短和效果到底会打多少折扣。

Meta的AI广告计划有三个特点：

1、全面自动化目标：

在整个广告创作的过程中，企业只需要提供产品图片或者是企业官网，AI系统会自动分析企业的业务，负责整个广告的创作，包括图像、视频包括落地页、详情页的生成，同时，AI会自行决定在Facebook和Instagram上针对哪些用户进行投放。

也就是整个过程中，设计、采购、剪辑各种人员的直接参与会大幅减少，甚至被取代。

当然，扎克伯格说的更彻底，企业甚至不需要任何创意，不需要任何目标人群画像，不需要任何衡量，只需要能够解读我们输出的结果，准备好银行账户，按我们说的去做就行。

2、工具的拓展：

扎克伯格在股东大会上宣布，MetaAI从4月推出独立应用之后，月活跃用户数疯狂飙升到10亿，同时，Meta现有AI广告工具（Advantage+）已经开始对企业广告进行调整和优化。

已经有报道开始宣传AI在效果上优于人工创建的广告，ROI的对比是每一美元花费带来的收入提升了22%，并且节省了90%的成本。

3、实时个性化：

AI广告最大的亮点其实不是节省成本，而是通过机器学习和数据分析，基于用户情境、地理位置、年龄、职业、行业各种标签实现实时广告的个性化能力。比如，系统可以向身处寒冷气候的用户展示车辆在雪地中行驶的广告，向城市居民呈现都市驾驶的场景。

其实，这就像是我们短视频平台的算法推荐一样，但是，Meta拥有全球最为庞大的用户数据，覆盖34.3亿活跃用户，理论上可以实现前所未有的广告相关性和互动潜力。

但同样，哪怕今天的抖音、TikTok也只能做到兴趣识别，把同个兴趣、品类、行业的人归结在一起，对于能针对到个人的超级个性化，真的需要非常恐怖的计算量和数据处理能力。

当然，Meta的动作，也只是AI驱动营销变革浪潮中的一个缩影。

事实上，AI技术已经渗透到营销的各个环节，从根本上改变着广告的创作方式、个性化程度、优化效率以及互动形态。

诸如Copy.ai、豆包AI、DALL·E 2、Midjourney、DeepSeek这些AI工具被广泛应用于广告脚本撰写、故事设计、社交媒体内容、产品描述、背景视觉乃至完整的图像和视频生成。

像大家今天去做投放也能知道，原来需要我们手动去设置人群目标，今天基本上都是AI给我们推荐人群地域这些特征。

所以，在这样的情况下，我们认为，未来企业营销的角色会更多地从平台上的“执行者”转变为AI驱动广告活动的“指导者”。

企业的核心能力转向战略性地定义目标、分析结果，包括对AI进行有效的“提示工程”。

这是很多AI企业没有说，包括Meta刻意淡化的一点，但是这一点非常重要。

因为AI确实能够快速生成多样化的营销内容，极大地拓宽了创意的边界和迭代速度。

但是，AI根本上的学习机制高度依赖从现有成功模式中学习，如果所有AI都基于相似的“成功案例”数据进行训练，产出必然趋于风格统一，从而削弱品牌的独特性。

所以，企业必须要给出AI具体的提示，告诉AI我的企业背景、业务定位、产品独特性，就像我们在文思子牙专业营销AI系统的内容库一样，从而实现独特、唯一的营销内容生成。

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当然，面对AI带来的颠覆性变革，我们的企业不能坐以待毙，特别是中小企业要主动行动起来。

我们认为，AI技术目前最大的受益方就是中小企业，因为大企业会有各种顾虑，天生存在规模庞大且迟缓的问题。

但是，中小企业不存在这些问题，而且，像在营销领域，AI工具能够帮助中小企业用更低的成本，获得以往只有大型企业才能负担的复杂营销能力。

所以，中小企业应该主动采取一系列措施，去适应AI广告包括万物AI的未来。

我们追踪了多个企业样本以及根据自身的实践，给大家提几个建议。

第一、怎么样去推动组织的AI化？

我们认为AI素养是未来营销团队乃至企业的核心竞争力。

我们可以从四个步骤去推动组织的AI化。

1、鼓励实验：让他们去亲身体验和试用AI工具，比如说ppt、总结文档、会议纪要、客户记录这些内部沟通或小型项目。

2、结构化培训：根据不同岗位和任务需求，企业要组织定制化的培训内容，涵盖AI基础知识、机器学习、自动化以及AI工具的实际操作，帮助员工去习惯性使用现有办公软件中的AI工具，提升应用意识。

3、推广同伴学习与树立AI先锋：在团队中发掘对AI充满热情的“AI先锋”，鼓励他们指导同事、分享案例、组织内部演示。创建知识共享平台或社群，促进经验交流。

4、领导层的承诺与推动：领导层必须积极倡导AI应用，营造积极的AI文化氛围，把AI计划与明确的业务目标、以及绩效考核相结合，确保AI投资能够解决实际问题。

第二、怎么样去引用AI技术？用什么样的AI技术和工具？

盲目跟风引入AI技术和工具，可能会导致资源重复和浪费，企业要建立一套系统性的AI采纳框架。

1、明确目标：企业要定义清楚希望通过AI解决什么具体的问题？一定要设定可衡量的业务目标，紧紧的跟企业业务相关。

比如说“高质量潜在客户转化率提升25%” ，把问题想明白，比找到答案更加重要。

2、数据审计：AI的效能高度依赖于高质量、清洁、标准化的数据，所以，我们在引入AI工具之前，必须对现有数据源、数据质量、数据流转情况进行全面处理。

3、试点先行：选择一个具体的营销活动或工作流程作为试点项目，设定明确的KPI，在小范围内验证AI工具的有效性和适用性，成功后再逐步放大范围做推广。

4、把AI融入现有工作流：把AI工具有计划地整合到现有的营销系统和流程中，从简单的应用场景开始，根据团队反馈持续优化。

5、AB组测试：对AI驱动的营销活动进行持续的绩效跟踪，通过AB组的测试方法去不断优化AI的输出能力，确保AI回报最大化。

总的来说，AI对广告业乃至企业营销的重塑是一个必然的趋势。

而且，纯粹依赖AI或固守传统人工模式都不是长久之计。

成功的企业将是那些能够巧妙融合AI的效率、规模与人类的战略洞察、创造力协同的组织。

所以，企业只有积极拥抱变化，开始学习才能在这场变革中抓住机遇，化挑战为优势。

现在，正是我们审视自身、规划未来、果断行动的关键时刻。

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责任编辑 | 罗英凡

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